Arrays 如何拆分混合的dtype 1D numpy数组？

也许这个问题以前已经得到了回答，但我很难找到答案。假设文件中包含以下数据：

date, id, int1, int2, int3
02/03/2015, 2, 23, 65, 99
10/06/2016, 4, 84, 12, 35
10/01/2017, 6, 53, 6, 78

我可以用以下格式快速编写numpy代码片段：

import StringIO
import numpy as np

hdr = 'date, id, int1, int2, int3'
date = '''
02/03/2015, 2, 23, 65, 99
10/06/2016, 4, 84, 12, 35
10/01/2017, 6, 53, 6, 78
'''
lines = '%s%s' % (hdr, date)
pseudo_file = StringIO.StringIO(lines)
np_dtypes = 'S10,%s' % ','.join(['i4' for x in hdr.split(',')[1:]])

np1 = np.genfromtxt(pseudo_file, delimiter=',', names=True, dtype=np_dtypes)

print np1
print np1.dtype.names
print np1.shape
print np1['date']
print np1['int3']

这将为我提供以下输出：

[('02/03/2015', 2, 23, 65, 99) ('10/06/2016', 4, 84, 12, 35)
 ('10/01/2017', 6, 53, 6, 78)]
('date', 'id', 'int1', 'int2', 'int3')
(3L,)
['02/03/2015' '10/06/2016' '10/01/2017']
[99 35 78]

可以看出，numpy能够成功解析数组。但是，如何将其分为两部分：

仅包含字符串的一维数组（日期列）

另一个仅包含整数的一维数组

---

拆分应以保持每列名称结构的方式进行。

您是否已使用

np1['date']

拆分字符串？要保留其列名，可以将“日期”列名放入列表中（谢谢@hpaulj）：

要获取ints，请执行以下操作：

ints=np1[['int1','int2','int3']]
ints
#array([(23, 65, 99), (84, 12, 35), (53, 6, 78)], 
#      dtype=[('int1', '<i4'), ('int2', '<i4'), ('int3', '<i4')])

ints=np1[['int1'，'int2'，'int3']
ints
#数组（[（23,65,99），（84,12,35），（53,6,78）]，
#dtype=[（'int1'，'您是否已经用
np1['date']
拆分了字符串？要保留其列名，您可以将'date'列名放在列表中（谢谢@hpaulj）：

要获取ints，请执行以下操作：

ints=np1[['int1','int2','int3']]
ints
#array([(23, 65, 99), (84, 12, 35), (53, 6, 78)], 
#      dtype=[('int1', '<i4'), ('int2', '<i4'), ('int3', '<i4')])

ints=np1[['int1'，'int2'，'int3']
ints
#数组（[（23,65,99），（84,12,35），（53,6,78）]，
#dtype=[（'int1'，'
dates=np1[['date']]]
应该适用于日期列，就像'int'列表一样。谢谢@tom。我缺乏非常基本的numpy用法（现在仍然如此）。我会花很多时间考虑这个解决方案。主要是因为我在搜索numpy方法。lol.；-）干杯。@hpaulj没有保留问题所要求的列的名称-这是一个同时访问多个字段的问题。如果列表中有
'date'
，如您的int大小写，将返回完整的数据类型和名称。无论列表中有一项还是三项，该列表索引都有效。
dates=np1['date']
应该适用于日期列，就像“int”列表一样。谢谢@tom。我缺乏非常基本的numpy用法（现在仍然如此）。我会花很多时间考虑这个解决方案。主要是因为我在搜索numpy方法。lol.；-）干杯。@hpaulj没有保留问题所要求的列的名称-这是一个同时访问多个字段的问题。如果列表中有
'date'
，如int大小写，则将返回完整的数据类型和名称。该列表索引无论列表中有一项还是三项都有效。